盆唐CHA医院开发可预测肝癌免疫治疗药物疗效的人工智能模型

by Park Jeongyeon

Published 19 Oct.2026 09:56(KST)

通过6项血液检查指标预测阿替利珠单抗与贝伐珠单抗联合疗法的治疗反应
基于全球三期临床试验及实际诊疗数据验证

盆唐CHA医院研究团队开发出一种人工智能模型，可根据血液检查结果预测肝癌免疫治疗药物的疗效。

盆唐CHA医院19日表示，该院肿瘤内科教授Jeon Hongjae、病理科教授Hwang Sohyun与车医科大学博士研究生Jo Gyehun组成的研究团队，开发出一种名为“CAPTAIN”的人工智能模型，用于预测阿替利珠单抗与贝伐珠单抗联合疗法的治疗效果。研究结果已发表于国际学术期刊《Cancer Communications》。

盆唐CHA医院肿瘤内科Jeon Hongjae、病理科Hwang Sohyeon教授。盆唐CHA医院供图

CAPTAIN通过机器学习分析C反应蛋白、甲胎蛋白、血小板计数、总胆红素、淋巴细胞计数和中性粒细胞计数这6项血液检查指标，预测治疗反应。这些指标均可在常规诊疗过程中获取，因此该模型有望在减轻额外检查负担的同时，用于预测患者个体的治疗效果。

研究团队利用盆唐CHA医院和奥地利维也纳医科大学354名患者的数据开发了该模型，随后使用全球三期临床试验中99名参与者以及世福兰医院184名实际诊疗患者的数据进行了外部验证。研究团队还将100名接受索拉非尼或仑伐替尼治疗患者的数据作为对照组，用于评估模型对特定联合疗法的预测能力。团队共审查了949名患者的数据，最终分析了737人。

在外部验证中，CAPTAIN在IMbrave150数据集上的曲线下面积达到0.70。曲线下面积是衡量预测模型区分出现特定结果的患者与未出现该结果患者能力的指标。研究团队表示，CAPTAIN的表现优于现有预后评估模型CRAFITY和ALBI。在世福兰医院的实际诊疗数据中，该模型的表现也优于既有模型；根据CAPTAIN预测结果划分的患者组，在总生存期和无进展生存期方面也显示出显著差异。

肝细胞癌进入晚期后，阿替利珠单抗与贝伐珠单抗联合疗法等通常作为一线全身治疗方案。不过，即使接受相同治疗，不同患者的反应和预后也会有所不同，因此需要一种能够在治疗开始前预测疗效的工具。现有的CRAFITY和ALBI主要用于评估预后，在预测特定疗法的效果方面存在局限。